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wzjs 2025/9/11 0:25:24

给银行做网站,wordpress站标签打开空白,网络推广的优化服务,wordpress 2017主题在AMGX中使用MPI加载自定义分布式矩阵和向量 AMGX是一个用于大规模并行代数多重网格求解的GPU加速库，支持MPI多线程环境。以下是加载用户自定义分布式矩阵和向量的方法： 1. 矩阵和向量分布的基本概念在MPI环境中，AMGX使用行分布方式&…

在AMGX中使用MPI加载自定义分布式矩阵和向量

AMGX是一个用于大规模并行代数多重网格求解的GPU加速库，支持MPI多线程环境。以下是加载用户自定义分布式矩阵和向量的方法：

1. 矩阵和向量分布的基本概念

在MPI环境中，AMGX使用行分布方式：

矩阵被划分为行块，每个MPI进程处理一部分行
向量也相应地被划分为与矩阵行分布匹配的部分

2. 加载自定义矩阵

方法一：使用AMGX内置读取器

#include <amgx_c.h>// 初始化AMGX
AMGX_initialize();
AMGX_initialize_plugins();// 创建配置
AMGX_config_handle cfg;
AMGX_config_create(&cfg, "config_version=2, solver=mixed, config_relaxation=1");// 创建资源
AMGX_resources_handle rsrc;
AMGX_resources_create(&rsrc, cfg, MPI_COMM_WORLD, AMGX_GPU_MODE);// 创建矩阵和向量
AMGX_matrix_handle A;
AMGX_vector_handle b, x;
AMGX_matrix_create(&A, rsrc, AMGX_mode_dDDI);
AMGX_vector_create(&b, rsrc, AMGX_mode_dDDI);
AMGX_vector_create(&x, rsrc, AMGX_mode_dDDI);// 从分布式文件加载矩阵
AMGX_read_distributed(A, b, x, "matrix.mtx", "rhs.vec", "sol.vec");

方法二：手动加载自定义数据

// 假设你已经有了本地矩阵数据
int n_local_rows = ...;  // 本地行数
int n_global_rows = ...; // 全局行数
int *row_ptrs = ...;     // CSR行指针
int *col_indices = ...;   // CSR列索引
double *values = ...;     // 矩阵值// 上传矩阵数据
AMGX_matrix_upload_all(A, n_global_rows, n_local_rows, row_ptrs[n_local_rows],row_ptrs, col_indices, values, NULL);// 加载向量数据
double *rhs_values = ...; // 右侧向量值
double *sol_values = ...; // 初始解向量值
AMGX_vector_upload(b, n_local_rows, 1, rhs_values);
AMGX_vector_upload(x, n_local_rows, 1, sol_values);

3. 分布式矩阵加载注意事项

数据分布一致性：
- 每个进程必须知道自己的行范围
- 列索引可以是全局的，AMGX会自动处理

通信模式设置：

AMGX_config_create(&cfg, "config_version=2, communicator=MPI");

边界处理：
- 确保重叠区域的数据正确同步
- 可能需要设置halo交换模式

4. 完整示例

#include <mpi.h>
#include <amgx_c.h>int main(int argc, char **argv) {MPI_Init(&argc, &argv);// 初始化AMGXAMGX_initialize();AMGX_initialize_plugins();AMGX_register_print_callback(&print_callback);AMGX_install_signal_handler();// 创建配置AMGX_config_handle cfg;AMGX_config_create(&cfg, "config_version=2, solver=mixed, communicator=MPI");// 创建资源AMGX_resources_handle rsrc;AMGX_resources_create(&rsrc, cfg, MPI_COMM_WORLD, AMGX_GPU_MODE);// 创建矩阵和向量AMGX_matrix_handle A;AMGX_vector_handle b, x;AMGX_matrix_create(&A, rsrc, AMGX_mode_dDDI);AMGX_vector_create(&b, rsrc, AMGX_mode_dDDI);AMGX_vector_create(&x, rsrc, AMGX_mode_dDDI);// 加载自定义数据load_custom_distributed_data(A, b, x);// 创建求解器AMGX_solver_handle solver;AMGX_solver_create(&solver, rsrc, AMGX_mode_dDDI, cfg);// 设置矩阵并求解AMGX_solver_setup(solver, A);AMGX_solver_solve(solver, b, x);// 清理资源AMGX_solver_destroy(solver);AMGX_matrix_destroy(A);AMGX_vector_destroy(b);AMGX_vector_destroy(x);AMGX_resources_destroy(rsrc);AMGX_config_destroy(cfg);AMGX_finalize_plugins();AMGX_finalize();MPI_Finalize();return 0;
}void load_custom_distributed_data(AMGX_matrix_handle A, AMGX_vector_handle b, AMGX_vector_handle x) {// 获取MPI信息int rank, size;MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);// 假设全局矩阵大小为1000x1000int global_rows = 1000;int local_rows = global_rows / size;int remainder = global_rows % size;// 调整最后一个进程的行数if (rank == size - 1) local_rows += remainder;// 生成CSR格式的本地矩阵数据int *row_ptr = (int *)malloc((local_rows + 1) * sizeof(int));// ... 填充row_ptr和col_indices、values ...// 上传矩阵AMGX_matrix_upload_all(A, global_rows, local_rows, row_ptr[local_rows],row_ptr, col_indices, values, NULL);// 生成并上传向量double *rhs = (double *)malloc(local_rows * sizeof(double));double *sol = (double *)malloc(local_rows * sizeof(double));// ... 填充rhs和sol ...AMGX_vector_upload(b, local_rows, 1, rhs);AMGX_vector_upload(x, local_rows, 1, sol);free(row_ptr);free(rhs);free(sol);
}